信息的传播和扩散是股市产生波动的内在动因,由于股市的交易时间很短,很多市场信息会在非交易时间发布和传播,从而产生了隔夜信息。一方面,信息的主要来源政府部门和上市企业等为了避免交易时间发布信息的过度反应,会选择非交易时间来发布信息,从而产生隔夜信息；另一方面,在当今全球化的经济环境下,中国股市与国际主要资本市场非同步交易,也是隔夜信息产生的来源之一,这样就造成了非交易期间累积了大量的隔夜信息。因此,研究隔夜信息对于中国股市波动的影响具有非常现实的意义。本文在HAR-RV模型的基础上,实证分析了将隔夜收益引入到模型,对于模型预测能力的改善。文章首先将隔夜信息作为自变量引入到HAR-RV模型,考察隔夜信息对我国股市影响的大小,然后将隔夜信息分成三类,构建基于三类隔夜信息的HAR-RV模型,分析不同隔夜信息对我国股市的影响。除此之外,文章还考虑在已实现波动率计算时引入隔夜信息,从而将隔夜信息的影响引入到HAR-RV模型中,考察引入隔夜信息之后模型预测能力的改善。通过实证研究得到如下结论,隔夜信息对波动率存在着显著的影响,并且不同类型的隔夜信息对于波动率的影响不同。文章发现,在已实现波动率计算中合理的引入隔夜信息,能够取得比在模型中加入隔夜信息自变量更好的效果,通过设定两个月的移动窗长,计算出的全天已实现波动率能够取得最佳的预测结果。